Các thuật toán tiên tiến để tìm đường trên bản đồ liên tục của Trái đất là gì?

Giả sử tôi đã có một tàu mặt nước tự trị chạy bằng năng lượng mặt trời ở đâu đó trong các vịnh hẹp của Na Uy, được cung cấp một bộ bản đồ khá gần đây, máy thu GPS và không có phương tiện nào liên kết các lệnh chi tiết từ tôi. Tàu này phải đến, nói, đảo Hải Nam vào thời điểm sớm nhất có thể.

• Các thuật toán xác định để tìm một tuyến hàng hải trên toàn cầu là gì?

• Thời gian và bộ nhớ phức tạp của họ là gì?

• Chẳng hạn, tôi có thể sử dụng A * sau khi chuyển đổi bản đồ địa cầu thành sơ đồ với các đa giác được kết nối (tức là tam giác Delaunay trên một hình cầu / ellipsoid) và các phương pháp khả thi khác là gì?

Câu trả lời lý tưởng nên cung cấp tài liệu tham khảo cho các bài báo với thảo luận về các câu hỏi nêu trên.

Như Rob Lang đã chỉ ra , các thuật toán phải phù hợp với các tiêu chí thông thường: trong trường hợp không có hạn chế về thời gian, dẫn đến con đường ngắn nhất giữa bất kỳ hai điểm nào trên đại dương và biển của Trái đất, hoặc chỉ ra sự thất bại của việc tìm đường.

Có các chủ đề phụ thú vị ở đây (giao dịch thời gian / lưu trữ trước khi tính toán cho các tính toán trực tuyến, cung cấp các tuyến dưới mức tối thiểu trước khi thời hạn kết thúc, v.v.), nhưng đây là những vấn đề phụ trợ cho vấn đề chính.

Yêu cầu xác định không phải là tất cả những hạn chế đó. Điều đó chỉ ngụ ý rằng chiếc xe của bạn chắc chắn ở trạng thái. Nó có thể nói, có lẽ bạn sẽ muốn lập kế hoạch đường đi theo cách cho phép bạn tránh chướng ngại vật. Cách tốt nhất tôi thấy điều này được thực hiện là với các nhà hoạch định dựa trên mẫu. Steven LaValle đã viết tài nguyên học thuật trung tâm về chủ đề này: Thuật toán lập kế hoạch .

Thuật toán RRT * nằm trong số các nhà hoạch định mà ông mô tả. Thuật toán này tạo ra cây không gian trạng thái với các mẫu ngẫu nhiên và một vài phương pháp phỏng đoán để đảm bảo tính khả thi (ví dụ như tránh chướng ngại vật) và sự tối ưu. Chi tiết về RRT * có thể được tìm thấy trong cuốn sách của LaValle hoặc tại trang web của Sertac Karaman . Các đặc tính thời gian và bộ nhớ tiệm cận được mô tả là O (nlogn) để xử lý và O (n) cho các truy vấn. Thuật toán là tuyến tính, O (n), trong độ phức tạp không gian quá.

Để bạn xem xét thêm, các lĩnh vực tiềm năng là một lựa chọn thú vị, chi phí thấp cho việc tìm đường. Bạn sẽ đặt một khoản phí mạnh vào điểm đến, và cuối cùng đại lý sẽ đến nơi thu phí. Một bài viết kỹ thuật hơn của Tổ chức quốc tế về các đại lý tự trị và hệ thống đa hệ thống cung cấp nhiều thông tin chuyên sâu hơn.

Các trường vectơ cũng là một giải pháp rất rẻ, nhưng thường được sử dụng cho tìm đường dẫn đa tác nhân . Các lĩnh vực vector là rất tốt tuy nhiên đối với các khu vực mở. Tuy nhiên, không có phương pháp nào ở trên đảm bảo đường dẫn ngắn nhất, hy sinh đường dẫn tối ưu để đáp ứng động tốt hơn.

Các cách tiếp cận kết hợp cũng rất mạnh, chẳng hạn như sử dụng A * trước để tạo điểm tham chiếu và sử dụng các trường vectơ để đi đến từng điểm. Điều này có thể sẽ cho hành vi tối ưu hơn nhiều trên quy mô vĩ mô.

Hãy ghi nhớ những điều này trong trường hợp bạn có được một đội quân robot bơi lội.